近年来信息技术和互联网行业的蓬勃发展将人类社会带入了大数据时代，如何最大限度发挥数据价值，让用户从过载信息中高效找与自身兴趣偏好相匹配的内容，是提高用户体验的重要手段，也是提高产品差异化的核心所在，而推荐系统是该场景的最佳解决方案之一。　　本文以S公司的核心产品MP App为例，首先介绍了该产品的基本情况与运营管理概况，对产品所处的内外部环境进行了全面、系统的分析，在分析过程中对于产品内在逻辑和用户需求痛点有了进一步的认识；其次深入分析产品运营现状，深挖当前产品运营在工作流程和方法中存在的问题，论证了信息流推荐系统对于产品和公司发展的重要战略意义；之后讨论了S公司推荐系统的构建过程，结合产品数据结构特点，从矩阵分解基本形式出发，针对社交网络的特点进行了模型优化，提出了SOMF模型，并针对稀疏矩阵、在线更新等问题，对模型最优化策略进行了优化；最后，总结了推荐系统效果评估和线上测试的方法，讨论了模型训练过程中不同超参数对模型结果的影响，对推荐系统的日常管理和维护提出了建议。